CN117401872B - 用于铅酸电池废水排放管控的数据处理方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明提供了用于铅酸电池废水排放管控的数据处理方法及***,涉及数据处理技术领域,通过获取待排放铅酸废水的处理步骤、处理标准和废水污染物信息,在步骤参数空间内进行优化分析获得优化处理参数库集合进而分析获得代价信息集合以匹配处理标准获得最优处理参数库对铅酸废水进行回收排放。解决现有技术中存在铅酸电池废水在排放的处理全流程的控制参数设定依赖于人工经验,无法平衡废水处理成本和处理有效性,导致排放废水对环境造成影响的风险的技术问题。达到根据铅酸废水的污染物组成以及处理后排放标准进行废水处理全流程工艺控制参数的智能化设定,在提高废水处理有效性的同时,平衡废水处理经济成本、控制精度以及时间成本的技术效果。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域,具体涉及用于铅酸电池废水排放管控的数据处理方法及***。
背景技术
当前,铅酸电池废水排放处理存在科学化和***性不足,其全流程控制参数主要仰赖人工经验。
由于缺少清晰的指导和智能化处理手段,导致在处理成本和效果之间难以取得良好的平衡,这不仅使废水处理的有效性无法最大化,同时也带来了处理成本的增加。因此,废水排放存在较大的环境风险,可能对周围环境产生负面影响。
综上所述,现有技术中存在铅酸电池废水在排放的处理全流程的控制参数设定依赖于人工经验,无法平衡废水处理成本和处理有效性,导致存在排放废水对环境造成影响的风险的技术问题。
发明内容
本申请提供了用于铅酸电池废水排放管控的数据处理方法及***,用于针对解决现有技术中存在铅酸电池废水在排放的处理全流程的控制参数设定依赖于人工经验,无法平衡废水处理成本和处理有效性,导致存在排放废水对环境造成影响的风险的技术问题。
鉴于上述问题,本申请提供了用于铅酸电池废水排放管控的数据处理方法及***。
本申请的第一个方面,提供了用于铅酸电池废水排放管控的数据处理方法,所述方法包括:获取铅酸电池生产过程中需要进行废水处理排放的多种铅酸废水,其中,多种铅酸废水包括含量不同的多个废水污染物信息;获取对铅酸废水进行沉淀法净化处理的多个处理步骤,多个处理步骤包括多个步骤参数空间,并获取对铅酸废水进行处理后的多个处理标准,其中,多个处理标准包括含量要求不同的多个污染物要求信息;基于所述多个废水污染物信息,在所述多个步骤参数空间内,对多个步骤参数进行优化分析,获得多个优化处理参数库集合,其中,优化分析基于对所述多种铅酸废水进行分别净化处理至所述多个处理标准进行;对所述多个优化处理参数库集合内的优化处理参数进行代价分析,获得多个代价信息集合,其中,所述代价分析包括时间代价分析、处理代价分析和误差代价分析;基于所述多个代价信息集合,对所述多种铅酸废水和多个处理标准进行匹配,获得多个匹配处理标准,并获得多个最优处理参数库,对所述多种铅酸废水处理至所述多个匹配处理标准进行回收排放。
本申请的第二个方面,提供了用于铅酸电池废水排放管控的数据处理***,所述***包括:铅酸废水获取单元,用于获取铅酸电池生产过程中需要进行废水处理排放的多种铅酸废水,其中,多种铅酸废水包括含量不同的多个废水污染物信息;处理步骤获取单元,用于获取对铅酸废水进行沉淀法净化处理的多个处理步骤,多个处理步骤包括多个步骤参数空间,并获取对铅酸废水进行处理后的多个处理标准,其中,多个处理标准包括含量要求不同的多个污染物要求信息;步骤参数分析单元,用于基于所述多个废水污染物信息,在所述多个步骤参数空间内,对多个步骤参数进行优化分析,获得多个优化处理参数库集合,其中,优化分析基于对所述多种铅酸废水进行分别净化处理至所述多个处理标准进行;代价分析执行单元,用于对所述多个优化处理参数库集合内的优化处理参数进行代价分析,获得多个代价信息集合,其中,所述代价分析包括时间代价分析、处理代价分析和误差代价分析;处理标准匹配单元,用于基于所述多个代价信息集合,对所述多种铅酸废水和多个处理标准进行匹配,获得多个匹配处理标准,并获得多个最优处理参数库,对所述多种铅酸废水处理至所述多个匹配处理标准进行回收排放。
本申请中提供的一个或多个技术方案,至少具有如下技术效果或优点:
本申请实施例提供的方法通过获取铅酸电池生产过程中需要进行废水处理排放的多种铅酸废水,其中,多种铅酸废水包括含量不同的多个废水污染物信息;获取对铅酸废水进行沉淀法净化处理的多个处理步骤,多个处理步骤包括多个步骤参数空间,并获取对铅酸废水进行处理后的多个处理标准,其中,多个处理标准包括含量要求不同的多个污染物要求信息;基于所述多个废水污染物信息,在所述多个步骤参数空间内,对多个步骤参数进行优化分析,获得多个优化处理参数库集合,其中,优化分析基于对所述多种铅酸废水进行分别净化处理至所述多个处理标准进行;对所述多个优化处理参数库集合内的优化处理参数进行代价分析,获得多个代价信息集合,其中,所述代价分析包括时间代价分析、处理代价分析和误差代价分析;基于所述多个代价信息集合,对所述多种铅酸废水和多个处理标准进行匹配,获得多个匹配处理标准,并获得多个最优处理参数库,对所述多种铅酸废水处理至所述多个匹配处理标准进行回收排放。达到了根据生产电池所获铅酸废水的污染物组成以及处理后排放标准进行废水处理全流程工艺控制参数的智能化设定,在提高废水处理有效性的同时,平衡废水处理经济成本、控制精度以及时间成本的技术效果。
附图说明
图1为本申请提供的用于铅酸电池废水排放管控的数据处理方法流程示意图;
图2为本申请提供的用于铅酸电池废水排放管控的数据处理方法中获得优化处理参数库集合的流程示意图;
图3为本申请提供的用于铅酸电池废水排放管控的数据处理***的结构示意图。
附图标记说明:铅酸废水获取单元1,处理步骤获取单元2,步骤参数分析单元3,代价分析执行单元4,处理标准匹配单元5。
具体实施方式
本申请提供了用于铅酸电池废水排放管控的数据处理方法及***,用于针对解决现有技术中存在铅酸电池废水在排放的处理全流程的控制参数设定依赖于人工经验,无法平衡废水处理成本和处理有效性,导致存在排放废水对环境造成影响的风险的技术问题。达到了根据生产电池所获铅酸废水的污染物组成以及处理后排放标准进行废水处理全流程工艺控制参数的智能化设定,在提高废水处理有效性的同时,平衡废水处理经济成本、控制精度以及时间成本的技术效果。
本发明技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合相关规定。
下面,将参考附图对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例,而不是本发明的全部实施例,应理解,本发明不受这里描述的示例实施例的限制。基于本发明的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部。
实施例1
如图1所示,本申请提供了用于铅酸电池废水排放管控的数据处理方法,所述方法包括:
A100:获取铅酸电池生产过程中需要进行废水处理排放的多种铅酸废水,其中,多种铅酸废水包括含量不同的多个废水污染物信息;
在一个实施例中,获取铅酸电池生产过程中需要进行废水处理排放的多种铅酸废水,本申请提供的方法步骤A100还包括:
A110:获取铅酸废水内的多种污染物信息,并获取多种污染物的多个污染物含量域;
A120:对所述多个污染物含量域进行划分和组合,获得含量不同的多个废水污染物信息,作为多种铅酸废水。
具体而言,应理解的,在污染物分析和环境评估中,含量域用于界定污染物的合理范围,是一个特定的多级含量上限,旨在区分不同的污染物含量对环境和人体的危害程度,并根据这些危害程度进行分类和评估。
例如对于某种污染物而言,含量域包括多个等级含量域,每超过一个等级含量域,表明对应污染物对环境和人体的危害上升一个严重程度。
同时,应理解的,由于电池生产过程不同工艺之间存在先后顺序且不同工艺所产生废水污染物的含量和/或成分的差异性,导致不断流出的铅酸废水中各类型废水污染物含量存在偏差,因而基于污染物含量,可以将铅酸电池废水分为多种类型。
具体的,在本实施例中,获取目标型号铅酸电池生产所产生的铅酸废水内稳定存在的多种污染物信息,进而交互获得该多种污染物信息在业界共识环境评估中的获取铅酸废水内的多种污染物信息,并获取多种污染物的多个等级含量域,作为所述多种污染物的多个污染物含量域。
进一步的,对所述多个污染物含量域进行划分和组合,获得污染物含量不同的多个废水污染物信息,作为所述多种铅酸废水,其中,每种铅酸废水中都包括多种污染物的多个特定等级污染物含量域。
本实施例基于多级污染物含量域进行废水种类划分,为后续基于废水种类分析确定废水处理控制参数提供高可信参考基准的技术效果。
A200:获取对铅酸废水进行沉淀法净化处理的多个处理步骤,多个处理步骤包括多个步骤参数空间,并获取对铅酸废水进行处理后的多个处理标准,其中,多个处理标准包括含量要求不同的多个污染物要求信息;
具体而言,在本实施例中,获取对铅酸废水进行沉淀法净化处理的多个处理步骤,所述多个处理步骤具体包括但不限于废水调节、混凝反应、斜板沉淀、石英砂过滤和活性炭过滤。
同时,每一处理步骤都在相应的处理设备中进行,例如废水调节在废水调节池中执行,混凝反应在混凝反应罐中执行,因而每个处理步骤都有对应的多个调节控制指标,且调节控制指标通常可在一个范围内进行参数调节,每个处理步骤中多个调节控制指标的参数调节范围构成对应的所述步骤参数空间,以获得多个处理步骤的多个步骤参数空间。
示例性的,废水调节步骤的步骤参数解空间的空间维度包括硫酸(H2SO4)、盐酸(HCl)添加量,氢氧化钠(NaOH)、氢氧化钾(KOH)添加量。
同时,应理解的,基于不同的处理后废水使用计划,通常对处理后铅酸废水设定不同的处理标准,例如计划回收使用的铅酸废水具有一种水质污染物含量标准,计划直接排放的铅酸废水具有一种水质污染物含量标准。
基于不同处理后废水使用计划,本实施例获取对铅酸废水进行处理后的多个处理标准,所述多个处理标准映射于含量要求不同的多个污染物要求信息(废水中污染物含量)。同时,应理解的,多个处理步骤共同作用下使得废水到达所述多个处理标准。
A300:基于所述多个废水污染物信息,在所述多个步骤参数空间内,对多个步骤参数进行优化分析,获得多个优化处理参数库集合,其中,优化分析基于对所述多种铅酸废水进行分别净化处理至所述多个处理标准进行;
在一个实施例中,如图2所示,基于所述多个废水污染物信息,在所述多个步骤参数空间内,对多个步骤参数进行优化分析,获得多个优化处理参数库集合,本申请提供的方法步骤A300还包括:
A310:在所述多个废水污染物信息内选择获得第一废水污染物信息,在所述多个处理标准内选择获得第一处理标准;
A320:在多个步骤参数空间内,进行对所述第一废水污染物信息净化处理至所述第一处理标准的多个步骤参数的优化,获得第一优化处理参数库;
A330:继续进行对多个废水污染物信息净化处理至多个处理标准的多个步骤参数的优化,获得多个优化处理参数库集合。
在一个实施例中,在多个步骤参数空间内,进行对所述第一废水污染物信息净化处理至所述第一处理标准的多个步骤参数的优化,获得第一优化处理参数库,本申请提供的方法步骤A320还包括:
A321:基于所述第一处理标准,构建第一优化函数,如下式:
;
其中,pur为处理适应度,T为第一废水污染物信息内多种污染物的数量,为对第i种污染物进行净化处理的权重,/>按照处理参数对具有第一废水污染物信息的铅酸废水进行净化处理后第i种污染物的含量,/>为第一处理标准内第i种污染物的含量要求,M为处理参数的处理成本,N为多个处理步骤的数量,/>为处理参数内第j个处理步骤的处理时间,/>、/>、/>为权重;
A322:对所述多个步骤参数空间进行组合,获得处理参数空间,在所述处理参数空间内随机生成多个初始处理参数;
A323:采用所述多个初始处理参数,对具有所述第一废水污染物信息的铅酸废水进行模拟净化处理,结合所述第一优化函数,计算获得多个初始适应度;
A324:按照多个初始适应度,对多个初始处理参数划分为多个领主初始处理参数和多个附属初始处理参数,并分别以多个领主初始处理参数为中心,对多个附属初始处理参数按照偏差大小进行聚类,获得多个初始处理参数群;
A325:在多个初始处理参数群内,进行处理参数的优化,获得所述第一优化处理参数库。
在一个实施例中,在多个初始处理参数群内,进行处理参数的优化,获得所述第一优化处理参数库,本申请提供的方法步骤A325还包括:
A325-1:在每个初始处理参数群内,以领主初始处理参数为调整方向,对附属初始处理参数按照调整幅度进行调整,获得多个更新附属初始处理参数;
A325-2:基于第一优化函数,计算获得多个更新附属初始处理参数的多个更新适应度,并判断是否存在任意一个更新适应度大于领主初始处理参数的初始适应度,对多个初始处理参数群内的领主处理参数进行更新,获得多个更新处理参数群;
A325-3:继续对多个更新处理参数群进行优化,直到满足优化收敛条件,获得多个处理参数群;
A325-4:计算多个处理参数群内多个处理参数的处理适应度总和,将处理适应度总和最大的处理参数群输出,获得所述第一优化处理参数库。
具体而言,在本实施例中,在所述多个废水污染物信息内随机选择一种废水污染物,作为所述第一废水污染物信息,在所述多个处理标准内随机选择一种使用用途需求下,对处理后废水中各种污染物含量要求的处理标准,作为所述第一处理标准。
进一步的,对所述多个步骤参数空间按照废水处理工艺步骤先后顺序进行组合,获得用于进行废水处理工艺全步骤控制参数选值的所述处理参数空间,在所述处理参数空间内的多个步骤参数空间中随机生成多个步骤参数构成一个初始处理参数,采用相同方法,获得所述多个初始处理参数。
采用所述多个初始处理参数,对符合所述第一废水污染物信息的铅酸废水进行模拟净化处理,获得处理后废水中T种污染物含量。
进而构建基于污染物含量进行初始处理参数与当前第一废水污染物信息对应铅酸废水处理需求适配程度的所述第一优化函数,应理解的,第一优化函数基于所述第一处理标准构建。
所述第一优化函数,如下式:
;
在所述第一优化函数中,pur为处理适应度,T为第一废水污染物信息内多种污染物的数量,为对第i种污染物进行净化处理的权重,/>按照处理参数对具有第一废水污染物信息的铅酸废水进行净化处理后第i种污染物的含量,/>为第一处理标准内第i种污染物的含量要求,M为处理参数的处理成本,N为多个处理步骤的数量,/>为处理参数内第j个处理步骤的处理时间,/>、/>、/>为权重。
在所述第一优化函数中,0.1的作用在于避免真数为0,的趋势为,/>|越大,即净化后与标准的误差越大,则整体越小。采用结合所述第一优化函数,计算获得多个初始处理参数的多个初始适应度。
按照从大到小的排序规则,序列化所述多个初始适应度,进而将初始适应度序列中排名前5个初始适应度对应的5个初始处理参数,作为所述多个领主初始处理参数为中心,将剩余初始适应度对应的初始处理参数作为附属初始处理参数,按照所述初始适应度序列循环瓜分至所述多个领主初始处理参数,完成对多个附属初始处理参数按照偏差大小进行聚类,获得多个初始处理参数群。
预设进行多个步骤参数调整时的多个调整幅度,这里的调整幅度可以根据实际废水处理工艺中不同工艺步骤调整幅度对于工艺影响程度设定,受制于废水成分,本实施例不对调整幅度进行数值强制设定,可以根据实际废水处理需求进行设置。
在每个初始处理参数群内,以领主初始处理参数为调整方向,对附属初始处理参数中多个步骤参数进行预设调整幅度的调整,获得多个更新附属初始处理参数。
基于第一优化函数,计算获得多个更新附属初始处理参数的多个更新适应度,并判断是否存在任意一个更新适应度大于领主初始处理参数的初始适应度,若存在任意一个更新适应度大于领主初始处理参数的初始适应度,则将该更新适应度对应的更新附属初始处理参数替换原本领主初始处理参数,如此循环往复,对多个初始处理参数群内的领主处理参数进行更新,获得映射于多个初始处理参数群的多个更新处理参数群。
继续对多个更新处理参数群进行优化,直到满足优化收敛条件,获得多个处理参数群,这里的优化收敛条件可以设定为初始处理参数群中领主初始处理参数被替换次数。
计算多个处理参数群内多个处理参数的处理适应度总和,将处理适应度总和最大的处理参数群输出,作为所述第一优化处理参数库。
采用获得第一优化处理参数库相同方法,继续进行对多个废水污染物信息净化处理至多个处理标准的多个步骤参数的优化,获得对应于多个废水污染物信息的铅酸电池废水的多个优化处理参数库集合,且每个优化处理参数库集合中包括多个处理标准的多个优化处理参数库。
本实施例通过引入更新算法,实现了获得进行每种处理标准的废水处理需求下,可进行有效处理后废水中污染物含量控制的多个优化处理参数库,为后续结合废水处理成本需求进行最优废水处理全工艺步骤控制参数的确定提供参考的技术效果。
A400:对所述多个优化处理参数库集合内的优化处理参数进行代价分析,获得多个代价信息集合,其中,所述代价分析包括时间代价分析、处理代价分析和误差代价分析;
在一个实施例中,对所述多个优化处理参数库集合内的优化处理参数进行代价分析,获得多个代价信息集合,本申请提供的方法步骤A400还包括:
A410:获取对所述第一废水污染物信息净化处理至所述多个处理标准的多个第一优化处理参数库;
A420:在多个第一优化处理参数库内,进行优化处理参数的时间代价分析,获得多个时间代价信息;
A430:在多个第一优化处理参数库内,进行优化处理参数的处理成本代价分析,获得多个处理代价信息;
A440:在多个第一优化处理参数库内,分别采用优化处理参数进行具有第一废水污染物信息的铅酸废水的净化处理,并根据所述多个处理标准,计算获得包括多种污染物含量误差的多个处理误差信息集合;
A450:对所述多个处理误差信息集合进行加权计算和期望计算,获得多个误差代价信息;
A460:整合计算所述多个时间代价信息、多个处理代价信息和多个误差代价信息,获得第一代价信息集合;
A470:继续进行代价分析,获得所述多个优化处理参数库集合的所述多个代价信息集合。
具体而言,应理解的,本实施例步骤S325-4获得的是将第一废水污染物信息对应的铅酸废水处理至符合所述多个处理标准内选择获得第一处理标准的第一优化处理参数库。
基于此,本实施例基于多个优化处理参数库集合中,调用获取对所述第一废水污染物信息净化处理至所述多个处理标准的多个第一优化处理参数库。
所述时间代价为基于某个优化处理参数进行铅酸电池废水处理至某个处理标准过程中,单位体积(吨)废水处理的全工艺步骤的耗时。在多个第一优化处理参数库内,采用模拟废水处理的方式,进行优化处理参数的时间代价的实验性分析,获得第一处理标准的第一优化处理参数库中多个处理优化参数对应的多个时间代价信息。
所述成本代价为基于某个优化处理参数进行铅酸电池废水处理至某个处理标准过程中,单位体积(吨)废水处理的全工艺步骤的价格。在多个第一优化处理参数库内,采用模拟废水处理的方式进行优化处理参数的处理成本代价的实验性分析,获得第一处理标准的第一优化处理参数库中多个处理优化参数对应的多个处理代价信息。
同时,应理解的,在实际执行处理参数进行废水处理时,可能由于各个工艺步骤中设备精细程度以及运行稳定性的偏差,导致实际无法完全按照库内最好的处理参数进行废水处理执行,存在不可避免的误差,因而本实施例在多个第一优化处理参数库内,分别采用优化处理参数进行具有第一废水污染物信息的铅酸废水的净化处理测试,并根据所述多个处理标准的污染物含量要求,计算获得第一处理标准的第一优化处理参数库中多个处理优化参数对应的多个处理误差信息集合,每个处理优化参数对应包括多种污染物含量误差的一个处理误差信息集合。
基于每种污染物含量对于处理后废水使用或排放的影响程度,设定每种污染物的权重值,进而对每个处理误差信息集合进行权重分配计算,获得每个处理误差信息集合中单个误差加权计算结果,进而将加权计算结果进行加和以执行期望计算,获得多个误差信息集合的多个误差代价信息。
对时间代价、处理代价、误差代价进行量纲统一,然后,基于多个处理标准映射对所述多个时间代价信息、多个处理代价信息和多个误差代价信息进行组别划分,获得多组时间代价信息-处理代价信息-误差代价信息,进而进行组内数据的直接加和,获得由第一处理标准的第一优化处理参数库中多个处理优化参数对应的多个第一代价信息构成的所述第一代价信息集合。
采用获得第一代价信息集合相同方法,继续进行代价分析,获得所述多个优化处理参数库集合的所述多个代价信息集合。
本实施例通过从控制误差、废水处理时间成本、废水处理经济成本三个角度,进行代价分析,实现了获得表征所述多个优化处理参数库集合控制下,进行废水处理的综合成本情况的所述多个代价信息集合,为后续进行适配性最好的废水处理策略的选定提供高可信度和高科学性参考的技术效果。
A500:基于所述多个代价信息集合,对所述多种铅酸废水和多个处理标准进行匹配,获得多个匹配处理标准,并获得多个最优处理参数库,对所述多种铅酸废水处理至所述多个匹配处理标准进行回收排放。
在一个实施例中,基于所述多个代价信息集合,对所述多种铅酸废水和多个处理标准进行匹配,获得多个匹配处理标准,并获得多个最优处理参数库,本申请提供的方法步骤A500还包括:
A510:在所述第一代价信息集合内,筛选获得最小的第一代价信息;
A520:将最小的第一代价信息对应的第一优化处理参数库和处理标准输出为第一最优处理参数库和第一匹配处理标准;
A530:继续筛选匹配获得多个最优处理参数库和多个匹配处理标准。
具体而言,在本实施例中,在所述多个代价信息集合中调用所述第一代价信息集合。进而,在所述第一代价信息集合内,筛选获得最小的第一代价信息;将最小的第一代价信息对应的第一优化处理参数库和处理标准输出为第一最优处理参数库和第一匹配处理标准。
第一最优处理参数库和第一匹配处理标准为第一废水污染物信息在第一处理标准下,从耗时、经济以及排放结果三个维度分析下最优的废水处理全流程工艺控制参数。
采用相同方法,获得多种铅酸废水在多个处理标准下的所述多个最优处理参数库和多个匹配处理标准。
本实施例达到了根据生产电池所获铅酸废水的污染物组成以及处理后排放标准进行废水处理全流程工艺控制参数的智能化设定,在提高废水处理有效性的同时,平衡废水处理经济成本、控制精度以及时间成本的技术效果。
实施例2
基于与前述实施例中用于铅酸电池废水排放管控的数据处理方法相同的发明构思,如图3所示,本申请提供了用于铅酸电池废水排放管控的数据处理***,其中,所述***包括:
铅酸废水获取单元1,用于获取铅酸电池生产过程中需要进行废水处理排放的多种铅酸废水,其中,多种铅酸废水包括含量不同的多个废水污染物信息;
处理步骤获取单元2,用于获取对铅酸废水进行沉淀法净化处理的多个处理步骤,多个处理步骤包括多个步骤参数空间,并获取对铅酸废水进行处理后的多个处理标准,其中,多个处理标准包括含量要求不同的多个污染物要求信息;
步骤参数分析单元3,用于基于所述多个废水污染物信息,在所述多个步骤参数空间内,对多个步骤参数进行优化分析,获得多个优化处理参数库集合,其中,优化分析基于对所述多种铅酸废水进行分别净化处理至所述多个处理标准进行;
代价分析执行单元4,用于对所述多个优化处理参数库集合内的优化处理参数进行代价分析,获得多个代价信息集合,其中,所述代价分析包括时间代价分析、处理代价分析和误差代价分析;
处理标准匹配单元5,用于基于所述多个代价信息集合,对所述多种铅酸废水和多个处理标准进行匹配,获得多个匹配处理标准,并获得多个最优处理参数库,对所述多种铅酸废水处理至所述多个匹配处理标准进行回收排放。
在一个实施例中,所述铅酸废水获取单元1还包括:
获取铅酸废水内的多种污染物信息,并获取多种污染物的多个污染物含量域;
对所述多个污染物含量域进行划分和组合,获得含量不同的多个废水污染物信息,作为多种铅酸废水。
在一个实施例中,所述步骤参数分析单元3还包括:
在所述多个废水污染物信息内选择获得第一废水污染物信息,在所述多个处理标准内选择获得第一处理标准;
在多个步骤参数空间内,进行对所述第一废水污染物信息净化处理至所述第一处理标准的多个步骤参数的优化,获得第一优化处理参数库;
继续进行对多个废水污染物信息净化处理至多个处理标准的多个步骤参数的优化,获得多个优化处理参数库集合。
在一个实施例中,所述步骤参数分析单元3还包括:
基于所述第一处理标准,构建第一优化函数,如下式:
;
其中,pur为处理适应度,T为第一废水污染物信息内多种污染物的数量,为对第i种污染物进行净化处理的权重,/>按照处理参数对具有第一废水污染物信息的铅酸废水进行净化处理后第i种污染物的含量,/>为第一处理标准内第i种污染物的含量要求,M为处理参数的处理成本,N为多个处理步骤的数量,/>为处理参数内第j个处理步骤的处理时间,/>、/>、/>为权重;
对所述多个步骤参数空间进行组合,获得处理参数空间,在所述处理参数空间内随机生成多个初始处理参数;
采用所述多个初始处理参数,对具有所述第一废水污染物信息的铅酸废水进行模拟净化处理,结合所述第一优化函数,计算获得多个初始适应度;
按照多个初始适应度,对多个初始处理参数划分为多个领主初始处理参数和多个附属初始处理参数,并分别以多个领主初始处理参数为中心,对多个附属初始处理参数按照偏差大小进行聚类,获得多个初始处理参数群;
在多个初始处理参数群内,进行处理参数的优化,获得所述第一优化处理参数库。
在一个实施例中,所述步骤参数分析单元3还包括:
在每个初始处理参数群内,以领主初始处理参数为调整方向,对附属初始处理参数按照调整幅度进行调整,获得多个更新附属初始处理参数;
基于第一优化函数,计算获得多个更新附属初始处理参数的多个更新适应度,并判断是否存在任意一个更新适应度大于领主初始处理参数的初始适应度,对多个初始处理参数群内的领主处理参数进行更新,获得多个更新处理参数群;
继续对多个更新处理参数群进行优化,直到满足优化收敛条件,获得多个处理参数群;
计算多个处理参数群内多个处理参数的处理适应度总和,将处理适应度总和最大的处理参数群输出,获得所述第一优化处理参数库。
在一个实施例中,所述代价分析执行单元4还包括:
获取对所述第一废水污染物信息净化处理至所述多个处理标准的多个第一优化处理参数库;
在多个第一优化处理参数库内,进行优化处理参数的时间代价分析,获得多个时间代价信息;
在多个第一优化处理参数库内,进行优化处理参数的处理成本代价分析,获得多个处理代价信息;
在多个第一优化处理参数库内,分别采用优化处理参数进行具有第一废水污染物信息的铅酸废水的净化处理,并根据所述多个处理标准,计算获得包括多种污染物含量误差的多个处理误差信息集合;
对所述多个处理误差信息集合进行加权计算和期望计算,获得多个误差代价信息;
整合计算所述多个时间代价信息、多个处理代价信息和多个误差代价信息,获得第一代价信息集合;
继续进行代价分析,获得所述多个优化处理参数库集合的所述多个代价信息集合。
在一个实施例中,所述处理标准匹配单元5还包括:
在所述第一代价信息集合内,筛选获得最小的第一代价信息;
将最小的第一代价信息对应的第一优化处理参数库和处理标准输出为第一最优处理参数库和第一匹配处理标准;
继续筛选匹配获得多个最优处理参数库和多个匹配处理标准。
综上所述的任意一项方法或者步骤可作为计算机指令或程序存储在各种不限类型的计算机存储器中,通过各种不限类型的计算机处理器识别计算机指令或程序,进而实现上述任一项方法或者步骤。
基于本发明的上述具体实施例,本技术领域的技术人员在不脱离本发明原理的前提下,对本发明所作的任何改进和修饰,皆应落入本发明的专利保护范围。
Claims (5)
1.一种用于铅酸电池废水排放管控的数据处理方法,其特征在于,所述方法包括:
获取铅酸电池生产过程中需要进行废水处理排放的多种铅酸废水,其中,多种铅酸废水包括含量不同的多个废水污染物信息;
获取对铅酸废水进行沉淀法净化处理的多个处理步骤,多个处理步骤包括多个步骤参数空间,并获取对铅酸废水进行处理后的多个处理标准,其中,多个处理标准包括含量要求不同的多个污染物要求信息;
基于所述多个废水污染物信息,在所述多个步骤参数空间内,对多个步骤参数进行优化分析,获得多个优化处理参数库集合,其中,优化分析基于对所述多种铅酸废水进行分别净化处理至所述多个处理标准进行;
对所述多个优化处理参数库集合内的优化处理参数进行代价分析,获得多个代价信息集合,其中,所述代价分析包括时间代价分析、处理代价分析和误差代价分析;
基于所述多个代价信息集合,对所述多种铅酸废水和多个处理标准进行匹配,获得多个匹配处理标准,并获得多个最优处理参数库,对所述多种铅酸废水处理至所述多个匹配处理标准进行回收排放;
其中,基于所述多个废水污染物信息,在所述多个步骤参数空间内,对多个步骤参数进行优化分析,获得多个优化处理参数库集合,包括:
在所述多个废水污染物信息内选择获得第一废水污染物信息,在所述多个处理标准内选择获得第一处理标准;
在多个步骤参数空间内,进行对所述第一废水污染物信息净化处理至所述第一处理标准的多个步骤参数的优化,获得第一优化处理参数库;
继续进行对多个废水污染物信息净化处理至多个处理标准的多个步骤参数的优化,获得多个优化处理参数库集合;
其中,在多个步骤参数空间内,进行对所述第一废水污染物信息净化处理至所述第一处理标准的多个步骤参数的优化,获得第一优化处理参数库,包括:
基于所述第一处理标准,构建第一优化函数,如下式:
其中,pur为处理适应度,T为第一废水污染物信息内多种污染物的数量,ωi为对第i种污染物进行净化处理的权重,Ci按照处理参数对具有第一废水污染物信息的铅酸废水进行净化处理后第i种污染物的含量,为第一处理标准内第i种污染物的含量要求,M为处理参数的处理成本,N为多个处理步骤的数量,Sj为处理参数内第j个处理步骤的处理时间,w1、w2、w3为权重;
对所述多个步骤参数空间进行组合,获得处理参数空间,在所述处理参数空间内随机生成多个初始处理参数;
采用所述多个初始处理参数,对具有所述第一废水污染物信息的铅酸废水进行模拟净化处理,结合所述第一优化函数,计算获得多个初始适应度;
按照多个初始适应度,对多个初始处理参数划分为多个领主初始处理参数和多个附属初始处理参数,并分别以多个领主初始处理参数为中心,对多个附属初始处理参数按照偏差大小进行聚类,获得多个初始处理参数群;
在多个初始处理参数群内,进行处理参数的优化,获得所述第一优化处理参数库;
其中,在多个初始处理参数群内,进行处理参数的优化,获得所述第一优化处理参数库,包括:
在每个初始处理参数群内,以领主初始处理参数为调整方向,对附属初始处理参数按照调整幅度进行调整,获得多个更新附属初始处理参数;
基于第一优化函数,计算获得多个更新附属初始处理参数的多个更新适应度,并判断是否存在任意一个更新适应度大于领主初始处理参数的初始适应度,对多个初始处理参数群内的领主处理参数进行更新,获得多个更新处理参数群;
继续对多个更新处理参数群进行优化,直到满足优化收敛条件,获得多个处理参数群;
计算多个处理参数群内多个处理参数的处理适应度总和,将处理适应度总和最大的处理参数群输出,获得所述第一优化处理参数库。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,获取铅酸电池生产过程中需要进行废水处理排放的多种铅酸废水,包括:
获取铅酸废水内的多种污染物信息,并获取多种污染物的多个污染物含量域;
对所述多个污染物含量域进行划分和组合,获得含量不同的多个废水污染物信息,作为多种铅酸废水。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对所述多个优化处理参数库集合内的优化处理参数进行代价分析,获得多个代价信息集合,包括:
获取对所述第一废水污染物信息净化处理至所述多个处理标准的多个第一优化处理参数库;
在多个第一优化处理参数库内,进行优化处理参数的时间代价分析,获得多个时间代价信息;
在多个第一优化处理参数库内,进行优化处理参数的处理成本代价分析,获得多个处理代价信息;
在多个第一优化处理参数库内,分别采用优化处理参数进行具有第一废水污染物信息的铅酸废水的净化处理,并根据所述多个处理标准,计算获得包括多种污染物含量误差的多个处理误差信息集合;
对所述多个处理误差信息集合进行加权计算和期望计算,获得多个误差代价信息;
整合计算所述多个时间代价信息、多个处理代价信息和多个误差代价信息,获得第一代价信息集合;
继续进行代价分析,获得所述多个优化处理参数库集合的所述多个代价信息集合。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,基于所述多个代价信息集合,对所述多种铅酸废水和多个处理标准进行匹配,获得多个匹配处理标准,并获得多个最优处理参数库,包括:
在所述第一代价信息集合内,筛选获得最小的第一代价信息;
将最小的第一代价信息对应的第一优化处理参数库和处理标准输出为第一最优处理参数库和第一匹配处理标准;
继续筛选匹配获得多个最优处理参数库和多个匹配处理标准。
5.用于铅酸电池废水排放管控的数据处理***,其特征在于,所述***包括:
铅酸废水获取单元,用于获取铅酸电池生产过程中需要进行废水处理排放的多种铅酸废水,其中,多种铅酸废水包括含量不同的多个废水污染物信息;
处理步骤获取单元,用于获取对铅酸废水进行沉淀法净化处理的多个处理步骤,多个处理步骤包括多个步骤参数空间,并获取对铅酸废水进行处理后的多个处理标准,其中,多个处理标准包括含量要求不同的多个污染物要求信息;
步骤参数分析单元,用于基于所述多个废水污染物信息,在所述多个步骤参数空间内,对多个步骤参数进行优化分析,获得多个优化处理参数库集合,其中,优化分析基于对所述多种铅酸废水进行分别净化处理至所述多个处理标准进行;
代价分析执行单元,用于对所述多个优化处理参数库集合内的优化处理参数进行代价分析,获得多个代价信息集合,其中,所述代价分析包括时间代价分析、处理代价分析和误差代价分析;
处理标准匹配单元,用于基于所述多个代价信息集合,对所述多种铅酸废水和多个处理标准进行匹配,获得多个匹配处理标准,并获得多个最优处理参数库,对所述多种铅酸废水处理至所述多个匹配处理标准进行回收排放;
其中,所述处理步骤获取单元还包括:
在所述多个废水污染物信息内选择获得第一废水污染物信息,在所述多个处理标准内选择获得第一处理标准;
在多个步骤参数空间内,进行对所述第一废水污染物信息净化处理至所述第一处理标准的多个步骤参数的优化,获得第一优化处理参数库;
继续进行对多个废水污染物信息净化处理至多个处理标准的多个步骤参数的优化,获得多个优化处理参数库集合;
步骤参数分析单元还包括:
基于所述第一处理标准,构建第一优化函数,如下式:
其中,pur为处理适应度,T为第一废水污染物信息内多种污染物的数量,ωi为对第i种污染物进行净化处理的权重,Ci按照处理参数对具有第一废水污染物信息的铅酸废水进行净化处理后第i种污染物的含量,为第一处理标准内第i种污染物的含量要求,M为处理参数的处理成本,N为多个处理步骤的数量,Sj为处理参数内第j个处理步骤的处理时间,w1、w2、w3为权重;
对所述多个步骤参数空间进行组合,获得处理参数空间,在所述处理参数空间内随机生成多个初始处理参数;
采用所述多个初始处理参数,对具有所述第一废水污染物信息的铅酸废水进行模拟净化处理,结合所述第一优化函数,计算获得多个初始适应度;
按照多个初始适应度,对多个初始处理参数划分为多个领主初始处理参数和多个附属初始处理参数,并分别以多个领主初始处理参数为中心,对多个附属初始处理参数按照偏差大小进行聚类,获得多个初始处理参数群;
在多个初始处理参数群内,进行处理参数的优化,获得所述第一优化处理参数库;
步骤参数分析单元还包括:
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基于第一优化函数,计算获得多个更新附属初始处理参数的多个更新适应度,并判断是否存在任意一个更新适应度大于领主初始处理参数的初始适应度,对多个初始处理参数群内的领主处理参数进行更新,获得多个更新处理参数群;
继续对多个更新处理参数群进行优化,直到满足优化收敛条件,获得多个处理参数群;
计算多个处理参数群内多个处理参数的处理适应度总和,将处理适应度总和最大的处理参数群输出,获得所述第一优化处理参数库。
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Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107992973A (zh) * | 2017-12-07 | 2018-05-04 | 天津大学 | 工业园区水污染防治方案优化方法 |
KR101897441B1 (ko) * | 2018-06-25 | 2018-09-10 | 임영현 | 빅데이터 수집 기반 오·폐수 수질 차등화 처리 시스템 및 방법, 그리고 빅데이터를 이용한 오·폐수 수질 차등화 프로그램을 기록한 컴퓨터로 판독가능한 기록매체 |
CN112183013A (zh) * | 2020-09-25 | 2021-01-05 | 无锡中微亿芯有限公司 | 一种新型fpga芯片布局优化方法 |
CN116485611A (zh) * | 2023-04-25 | 2023-07-25 | 安徽浙航能源科技有限公司 | 一种锂电池正极材料生产废水处理方法及*** |
CN116701885A (zh) * | 2023-08-04 | 2023-09-05 | 合肥工业大学 | 一种废水处理数据采集分析方法 |
CN117023771A (zh) * | 2023-08-11 | 2023-11-10 | 费莱(浙江)科技有限公司 | 一种废水处理的智能控制方法及*** |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20230259075A1 (en) * | 2019-06-10 | 2023-08-17 | Beijing University Of Technology | Dynamic multi-objective particle swarm optimization-based optimal control method for wastewater treatment process |
-
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Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107992973A (zh) * | 2017-12-07 | 2018-05-04 | 天津大学 | 工业园区水污染防治方案优化方法 |
KR101897441B1 (ko) * | 2018-06-25 | 2018-09-10 | 임영현 | 빅데이터 수집 기반 오·폐수 수질 차등화 처리 시스템 및 방법, 그리고 빅데이터를 이용한 오·폐수 수질 차등화 프로그램을 기록한 컴퓨터로 판독가능한 기록매체 |
CN112183013A (zh) * | 2020-09-25 | 2021-01-05 | 无锡中微亿芯有限公司 | 一种新型fpga芯片布局优化方法 |
CN116485611A (zh) * | 2023-04-25 | 2023-07-25 | 安徽浙航能源科技有限公司 | 一种锂电池正极材料生产废水处理方法及*** |
CN116701885A (zh) * | 2023-08-04 | 2023-09-05 | 合肥工业大学 | 一种废水处理数据采集分析方法 |
CN117023771A (zh) * | 2023-08-11 | 2023-11-10 | 费莱(浙江)科技有限公司 | 一种废水处理的智能控制方法及*** |
Non-Patent Citations (6)
Title |
---|
常玉 ; 陈朋 ; 熊正林 ; 路俊斗 ; 陈红雨 ; .铅酸蓄电池生产中铅酸废水的处理工艺.华南师范大学学报(自然科学版).2009,(第S1期), * |
朱雷 ; 王劲松 ; 熊正为 ; 虢清伟 ; 张玮铭 ; 孙平 ; .某电镀基地含镍废水预处理工艺设计与优化.水处理技术.2016,(第04期), * |
某电镀基地含镍废水预处理工艺设计与优化;朱雷;王劲松;熊正为;虢清伟;张玮铭;孙平;;水处理技术;20160410(第04期) * |
王冬梅 ; 朱乐辉 ; .蓄电池生产含铅废水处理与回用.水处理技术.2016,(第06期), * |
蓄电池生产含铅废水处理与回用;王冬梅;朱乐辉;;水处理技术;20160610(第06期) * |
铅酸蓄电池生产中铅酸废水的处理工艺;常玉;陈朋;熊正林;路俊斗;陈红雨;;华南师范大学学报(自然科学版);20091115(第S1期) * |
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